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八篇论文引爆ICML,蚂蚁金服技术亮相国际机器学习大会

编辑:大吴哥娱乐网 时间:07-12

国际机器学习大会ICML 2018 于 7 月 10 日在瑞典斯德哥尔摩召开。这场学术大会于1980年首次在匹兹堡举行,今年已是第 35 届,和 NIPS(神经信息处理系统大会)并列为机器学习学术界最顶级的会议。

有人整理了ICML 2018 收录的论文数量,发现赢家依旧是大家的“老朋友”:前列的均为美国院校,而头把交椅的Google 也有多篇论文收录。目前越来越多来自工业界的研究力量屡屡出席行业顶级会议,这也表明越来越多的顶级科技公司愿意在前沿学术学术研究上投入资源。蚂蚁金服也是其中之一。

今年,蚂蚁金服以独立身份参加ICML,为大会奉献了八篇论文,本文将给大家带来分享。

八篇论文引爆ICML,蚂蚁金服技术亮相国际机器学习大会

引言

随着机器学习热度的增加和其中“中国力量”的逐渐强大,在各大顶级会议上有越来越多的中国组织排名靠前,大有争夺头把交椅的势头。

比如,本次ICML,清华大学有 12 篇论文被收录;华裔作者的数量也令人惊讶,如佐治亚理工学院终身副教授、机器学习中心副主任宋乐署名的就有8篇论文。

而宋乐教授的另外一个身份,就是蚂蚁金服人工智能部研究员。

蚂蚁金服成为ICML 上“中国力量”的代表之一,为大会奉献了8篇论文。其中,六篇含金量十足的Oral Paper,成为议程上研讨会的主角,接受与会专家的热烈讨论。

这些论文几乎每篇署名作者都有世界级学术专家。比如,以及上面提到的佐治亚理工学院机器学习中心副主任,在蚂蚁金服人工智能部担任研究员的宋乐教授等。

不仅如此,蚂蚁金服还在本届大会上展示了多项核心技术和产品:基于强大的深度学习能力开发的定损宝、自研的图结构处理Graph Embedding 技术,以及基于图像处理和自然语言理解技术开发的智能客服等。特别是定损宝,将图像识别技术和车险领域首次结合,每年有望为中国保险公司节约数十亿元人民币成本,备受参与ICML 2018 的业界人士关注。

和顶级学术界人才深度合作,凸显蚂蚁金服在机器学习方面的能力,而将学术成就快速转化为商业级产品更是证明了蚂蚁金服的的决心——人才的吸引力和学术商用的两手并重,让首次参会的蚂蚁金服就成为了这场顶级学术会议上的耀眼新星。

八篇论文引爆ICML,蚂蚁金服技术亮相国际机器学习大会

用先进的人工智能,解决真实世界难题

深度学习如此热火朝天,最大的原因在于它可以被训练用于解决真实世界的问题。比如社交网络的用户之间存在着多维关系,而地铁线路也存在复杂和不规则的连接。如何将可能有着相同社交圈的用户连接在一起,如何用安排最优的导航路线,在过去靠经验和复杂的计算,在今天需要深度学习。

和社交网络、地铁线路类似,金融数据也是图结构,但又不完全相同。由于蚂蚁金服为上亿级的个人用户提供服务,产生的金融数据从一开始就是海量且极其复杂的。即便是此前最先进的Graph Embedding 技术,处理金融级的图结构仍有压力。(Graph Embedding = 图嵌入向量空间,一种图结构深度学习的方法。)

八篇论文引爆ICML,蚂蚁金服技术亮相国际机器学习大会

这成为了学术界和业界所面临的共同难题。

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